1
Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perkembangan yang
pesat dalam
teknologi pengumpulan
dan penyimpanan data membuat data yang cukup besar dapat terakumulasi dengan
mudah. Mengambil informasi yang berguna dari data tersebut pun menjadi hal yang sangat menantang. Teknik atau alat tradisional dalam mengolah data juga
tidak dapat digunakan karena besarnya ukuran dari kumpulan data. Banyak data tersimpan dalam berbagai bidang seperti bisnis, obat-obatan, dan ilmu
pengetahuan. Data mining diperlukan untuk melakukan pengolahan data dengan jumlah
yang banyak dan besar. Data mining adalah teknologi yang menyatukan teknik tradisional dalam menganalisis data dengan algortima yang canggih untuk
memproses data Tan, Steinbach and Kumar 2006. Data mentah yang jumlahnya banyak dan besar tidak hanya didiamkan, tetapi melalui proses data mining data
tersebut dapat menghasilkan informasi yang berguna. Data mining membuka kesempatan mengetahui sesuatu yang baru dari data yang lama, dengan cara yang
baru. Metode graph-based clustering adalah salah satu metode data mining yang
fleksibel. Metode ini dapat digunakan untuk data yang sifatnya tidak teratur atau bahkan data yang teratur, untuk data yang memiliki kesamaan atau tidak memiliki
kesamaan antara satu dengan yang lainnya Tan, Steinbach and Kumar 2006. Dataset yang memiliki hubungan antar instance salah satunya adalah data
jadwal. Data jadwal memiliki hubungan dari segi waktu dan tempat. Data jadwal dapat difokuskan lagi kedalam berbagai macam data salah satunya adalah data
penjadwalan kuliah. Data penjadwalan kuliah adalah data jadwal setiap mata kuliah yang ada pada periode tertentu. Data tersebut menyediakan hari dan jam
dimana mata kuliah akan dijalankan, dosen yang mengajar, tempat, dan informasi lain seperti jumlah sks setiap mata kuliah, semester mata kuliah, dan jenis mata
kuliah. Graph-based clustering yang dapat dilakukan terhadap data penjadwalan
Universitas Kristen Maranatha
kuliah. Hasil clustering dapat melihat pengelompokan yang terjadi terhadap jadwal dan juga ruangan. Hasil tersebut dapat digunakan untuk pengambilan
keputusan di masa depan dalam pembuatan jadwal kuliah.
1.2. Rumusan Masalah